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Enregistrement W2892820243 · doi:10.1097/bot.0000000000001290

Role of North-South Partnership in Trauma Management: Uganda Sustainable Trauma Orthopaedic Program

2018· article· en· W2892820243 sur OpenAlexaffabout
Peter J. O’Brien, Isaac Kajja, Jeffrey Potter, Nathan N. O’Hara, Edward Kironde, Brad Petrisor

Notice bibliographique

RevueJournal of Orthopaedic Trauma · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueGlobal Health and Surgery
Établissements canadiensMcMaster UniversityUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMedicineGeneral partnershipOrthopedic surgeryMultidisciplinary approachRehabilitationOrthopedic traumaNursingPhysical therapySurgery

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Uganda, as do many low-middle income countries, has an overwhelming volume of orthopaedic trauma injuries. The Uganda Sustainable Trauma Orthopaedic Program (USTOP) is a partnership between the University of British Columbia, McMaster University and Makerere University that was initiated in 2007. The goal of the project is to reduce the disabilities that occur secondary to musculoskeletal trauma in Uganda. USTOP works with local collaborators to build orthopaedic trauma capacity through teaching, innovation, and research. USTOP has maintained a multidisciplinary approach to training, involving colleagues in anesthesia, nursing, rehabilitation, and sterile reprocessing. The project was initiated at the invitation of the Department of Orthopaedics at Makerere University and Mulago Hospital in Kampala. The project is a collaboration between Canadian and Ugandan orthopaedic surgeons and is driven by the needs identified by the Ugandan surgeons. The program has also worked with collaborators to develop several technologies aimed at reducing the cost of providing orthopaedic care without compromising quality. As orthopaedic trauma capacity in Uganda advances, USTOP strives to continually evolve and provide relevant support to colleagues in Uganda to ensure that changes result in sustainable improvements in patient care.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,009
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,014
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,052
Score d'incertitude au seuil0,175

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0090,014
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0020,001
Études des sciences et des technologies0,0080,002
Communication savante0,0040,003
Science ouverte0,0020,018
Intégrité de la recherche0,0020,006
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0520,006

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,019
Tête enseignante GPT0,294
Écart entre enseignants0,275 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations12
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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